Parallel and Scalable Heat Methods for Geodesic Distance Computation

In this paper, we propose a parallel and scalable approach for geodesic distance computation on triangle meshes. Our key observation is that the recovery of geodesic distance with the heat method <xref ref-type="bibr" rid="ref1">[1] can be reformulated as optimization of it...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence Jg. 43; H. 2; S. 579 - 594
Hauptverfasser:	Tao, Jiong, Zhang, Juyong, Deng, Bailin, Fang, Zheng, Peng, Yue, He, Ying
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	United States IEEE 01.02.2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Apexes Approximation algorithms Computation Computational modeling heat diffusion Heat method Heat recovery Linear systems Memory management Optimization parallel algorithm Parallel processing poisson equation Random access memory scalability Solvers
ISSN:	0162-8828, 1939-3539, 2160-9292, 1939-3539
Online-Zugang:	Volltext
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